План на курса

Седмица 01

Въведение

    Какво прави един робот умен?

Физически срещу виртуални роботи

    Smart Robots, интелигентни машини, разумни машини и роботизирана автоматизация на процеси (RPA) и др.

Ролята на изкуствения интелект (AI) в Robotics

    Отвъд „ако-тогава-иначе“ и машината за обучение Алгоритмите зад AI Машинно обучение, компютърно зрение, обработка на естествен език (NLP) и др. Когнитивна роботика

Ролята на големите данни в Robotics

    Вземане на решения въз основа на данни и модели

Облакът и Robotics

    Свързване на роботиката с ИТ Изграждане на по-функционални роботи, които имат достъп до повече информация и си сътрудничат

Казус от практиката: Индустриални роботи

    Механични роботи Бакстър
Роботи в ядрени съоръжения Радиационна детекция и защита
  • Роботи в ядрено React или радиационно откриване и защита
  • Хардуерни компоненти на робот
  • Двигатели, сензори, микроконтролери, камери и др.
  • Често срещани Element роботи

      Машинно зрение, разпознаване на глас, синтез на реч, отчитане на близост, отчитане на натиск и др.

    Рамки за разработка за Programming робот

      Работна операционна система с отворен код и търговски рамки (ROS) Архитектура: работно пространство, теми, съобщения, услуги, възли, библиотеки за действия, инструменти и др.

    Езици за Programming робот

      C++ за контролиране на ниско ниво Python за оркестрация Програмиране ROS възли в Python и C ++ Други езици

    Инструменти за симулиране на физически робот

      Комерсиален софтуер за 3D симулация и визуализация с отворен код

     

      Седмица 02

    Подготовка на средата за разработка

    Инсталиране и настройка на софтуер Полезни пакети и помощни програми

    Казус от практиката: Механични роботи

      Роботи в областта на ядрените технологии. Роботи в екологичните системи

    Programming Роботът

      Програмиране на възел в Python и C ++ Разбиране на ROS възел Съобщения и теми в ROS Публикация / парадигма за абонамент Проект: Bump & Go с истински робот Отстраняване на неизправности Симулация на роботи с Gazebo / ROS Рамки в ROS и справка промени 2D обработка на информация на камери с OpenCV Обработка на информация на лазер Проект: Безопасно проследяване на обекти по цвят Отстраняване на неизправности

     

      Седмица 03

    Programming роботът (Продължение...)

    Услуги в ROS 3D обработка на информация на RGB-D сензори с PCL карти и навигация с ROS Проект: Search за обекти в околната среда Отстраняване на неизправности

    Programming роботът (Продължение...)

      ActionLib Speech Recognition и Speech Generation Контролиране на роботизирани ръце с MoveIt! Контролираща роботизирана шия за активно зрение Проект: Търсене и събиране на обекти Отстраняване на неизправности

    Тестване на вашия робот

      Единично тестване

     

      Седмица 04

    Разширяване на възможностите на робота с Deep Learning

    Възприятие - зрение, аудио и хаптика Представяне на знания Гласово разпознаване чрез NLP (обработка на естествен език) Computer зрение

    Интензивен курс в Deep Learning

      Изкуствено Neural Networks (ANNs) Изкуствено Neural Networks срещу биологично Neural Networks Предварителна връзка Neural Networks Функции за активиране Обучение Изкуствено Neural Networks

    Интензивен курс в Deep Learning (Продължение...)

      Deep Learning Моделира конволюционни мрежи и рекурентни мрежи

    Конволюционен Neural Networks (CNN или ConvNets) Конволюционен слой

      Обединяващ слой
    Конволюционна Neural Networks Архитектура
  •  
  • Седмица 05
  • Интензивен курс в Deep Learning (Продължение...)
  • Повтарящи се Neural Networks (RNN) Обучение на RNN Стабилизиращи градиенти по време на обучение Мрежи за дълга краткосрочна памет

    Платформи за задълбочено обучение и софтуерни библиотеки Задълбочено обучение в ROS

    Използване на Big Data във вашия робот

      Концепции за големи данни Подходи за анализ на данни Инструменти за големи данни Разпознаване на модели в данните Упражнение: НЛП и Computer Vision върху големи набори от данни
    Използване на Big Data във вашия робот (Продължение...)
  • Разпределена обработка на големи масиви от данни Съвместно съществуване и кръстосано обогатяване на големи данни и Robotics Роботът като генератор на данни Сензори за измерване на обхват, сензори за позиция, визуални, тактилни сензори и други модалности
  • Осмисляне на сензорни данни (цикъл усещане-план-действие)

      Упражнение: Улавяне на поточни данни

    Programming автономен робот за дълбоко обучение

      Deep Learning компоненти на роботи Настройване на симулатора на роботи Изпълнение на CUDA-ускорена невронна мрежа с Cafe Отстраняване на неизправности
     
  • Седмица 06
  • Programming Автономен робот за дълбоко обучение (Продължение...)
  • Разпознаване на обекти в снимки или видео потоци Активиране на компютърно зрение с OpenCV Отстраняване на неизправности

      Анализ на данни

    Използване на робота за събиране и организиране на нови данни Инструменти и процеси за осмисляне на данните

    Внедряване на робот

    Преминаване на симулиран робот към физически хардуер Внедряване на робота във физическия свят Наблюдение и обслужване на роботи на място

      Защита на вашия робот

    Предотвратяване на неоторизирано подправяне Предотвратяване на хакери от преглеждане и кражба на чувствителни данни

      Изграждане на робот съвместно

    Изграждане на робот в облака Присъединяване към общността на роботиката

      Бъдеще Outlook за роботите в областта на науката и енергетиката

    Обобщение и заключение

    Изисквания

    • Опит в програмирането на C или C++
    • Опит в програмирането в Python (полезно, но не е необходимо; може да се преподава като част от курса)
    • Опит с командния ред на Linux

    Публика

    • Разработчици
    • Инженери
    • Учени
    • Техници
     120 Hours

    Брой участници



    Цена за участник

    Oтзиви от потребители (1)

    Свързани Kурсове

    Smart Robots for Developers

    84 Hours

    Developing a Bot

    14 Hours

    Свързани Kатегории